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论文类型： 期刊论文

发表时间： 2012-07-08

发表刊物： 系统仿真学报

收录刊物： Scopus、PKU、ISTIC、CSCD

卷号： 24

期号： 7

页面范围： 1470-1473

ISSN号： 1004-731X

关键字： 粒子滤波;预处理;权值方差;粒子多样性;实时性

摘要： 粒子滤波（Particle Filter）是一种基于蒙特卡罗（Monte Carlo）的贝叶斯滤波方法,通常的SIR方法存在严重的粒子匮乏现象。用大权值粒子和小权值粒子的组合来取代小权值粒子,可以减小粒子权值方差,增加粒子多样性。仿真结果表明,在状态估计的初期,使得粒子迅速靠近高似然区域,精度得到了大幅度的提高。同时,算法的实时性也有很好的改善,适用于观测噪声和状态噪声较小的情况。